open source computer vision library.opencv于1999年由intel建立，如今由willow garage提供支持。opencv是一个基于bsd许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在linux、windows、macos操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 c 函数和少量c++类构成，同时提供了python、ruby、matlab等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。最新版本是3.1 ，2016年1月29日发布。
简言之，通过opencv可实现计算机图像、视频的编辑。广泛应用于图像识别、运动跟踪、机器视觉等领域。
一切就绪以后以管理员身份运行cmd或powershell。依次输入以下命令：（推荐学习：python视频教程）
pip install --upgrade setuptoolspip install numpy matplotlibpip install opencv-python
opencv环境已经整好，就是这么简单。只需要numpy、matplotlib、opencv-python三个包，都不大很快就可以下好，如果下载中间出现error或wrong，重新输入命令即可。
测试
#导入cv模块import cv2 as cv#读取图像，支持 bmp、jpg、png、tiff 等常用格式img = cv.imread(d:\python\test.jpg)#创建窗口并显示图像cv.namedwindow(image)cv.imshow(image,img)cv.waitkey(0)#释放窗口cv2.destroyallwindows()
运行以上脚本，如果可以显示出测试的图像，则环境搭建成功
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以上就是如何构建opencv和python环境的详细内容。